手把手教你学simulink(23.4)--simulink智能驾驶场景:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)
目录
项目背景
项目目标
使用工具和技术
项目流程
1. 需求分析
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
2.2 传感器数据处理模块
2.3 前方车辆检测模块
2.4 自适应巡航控制模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
3.2 测试系统性能
3.3 分析结果
4. 优化与迭代
5. 硬件在环测试(HIL)
关键技术点
结论
基于Simulink平台实现智能驾驶汽车中的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)。该系统的主要功能在于利用雷达传感器和摄像头监测前方车辆的位置与速度信息,并根据检测结果自动调节本车位速以维持安全间距。该设计旨在显著提升驾驶操作的便捷性和安全性
项目背景
自适应巡航控制系统(ACC)是现代智能驾驶汽车中的一项重要功能。该系统利用雷达和摄像头实时监测前方车辆的间距与速度,并根据需要自动调节自身速度以维持安全间距。从而提升驾驶操作的便捷性和安全性水平。
项目目标
- 设计一套先进且可靠的前方车辆检测算法。
- 开发自适应巡航控制系统,并实现其功能模块。
- 通过多场景测试验证系统的性能指标和抗干扰能力。
- 优化算法性能,在实时环境中实现了高效的运行状态。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 是一组工具
- 广泛应用于算法开发
- 常用来进行系统建模
- 提供仿真与验证功能
- 计算机视觉工具箱
- 主要负责图像数据采集与处理
- 信号融合与追踪工具箱
- 针对雷达信号进行融合与分析
- 车辆动力学建模套件
- 模拟车辆的动力学行为
- 实时仿真技术平台
- 支持实时硬件上的模型测试与验证
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求,包括但不限于:
- 监测前方车辆的距离与速度。
- 系统自动控制本车速度以维持与前车的安全间距。
- 该系统在多种复杂的驾驶环境下展现出卓越的稳定性和适应能力。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过 Vehicle Dynamics Blockset 建立车辆动力学模型来涵盖汽车的动力学行为分析及其运动特性
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'ACC_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
2.2 传感器数据处理模块
通过集成 Computer Vision Toolbox 和 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 来融合摄像头与雷达数据,并对前部区域进行物体识别。
Matlab
深色版本
% 加载摄像头数据
load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
% 加载雷达数据
load('radar_data.mat'); % 假设 radar_data.mat 包含雷达数据
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'ACC_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
% 创建雷达数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Radar Sensor', 'ACC_Model/Radar_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Radar_Sensor', 'FieldOfView', '120', 'UpdateRate', '10');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('ACC_Model', 'Radar_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
2.3 前方车辆检测模块
设计前方车辆检测逻辑,识别前方车辆的距离和速度。
Matlab
深色版本
% 创建前方车辆检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建前方车辆距离和速度计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Front_Vehicle_Relative_Position/1');
add_line('ACC_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Front_Vehicle_Relative_Position/2');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Relative_Position/1', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1', 'Front_Vehicle_Detection/1');
add_line('ACC_Model', 'Threshold/1', 'Front_Vehicle_Detection/2');
2.4 自适应巡航控制模块
开发自适应巡航控制逻辑基于前方车辆的距离与车速自动地进行速度调节
Matlab
深色版本
% 创建速度控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'ACC_Model/Speed_Controller', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Speed_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建速度执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'ACC_Model/Speed_Actuator', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Speed_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Detection/1', 'Speed_Controller/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
使用 Simulink 的 Scenario Reader 模块导入多样化的驾驶情境,并指导车辆在高速公路上行驶,在城市道路上行驶以及在交通拥堵区域等实际情况下进行模拟。
Matlab
深色版本
% 加载驾驶场景
load('driving_scenarios.mat'); % 假设 driving_scenarios.mat 包含不同的驾驶场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'ACC_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Radar_Sensor/1');
3.2 测试系统性能
运行仿真,评估系统在不同场景下的表现。
Matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param('ACC_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('ACC_Model');
3.3 分析结果
使用 Scope 模块和 To Workspace 模块记录和分析仿真结果。
Matlab
深色版本
% 查看输出数据
disp(output_data);
4. 优化与迭代
根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。
- 多源感知信息融合 :改进多源感知信息处理算法以提升前方障碍物探测与跟踪的精确度。
- 动态调整自适应 cruise control 系统参数 :通过优化 PID 调节器设计实现车辆速度控制的平稳性和响应效率。
- 抗干扰能力 :通过优化系统架构提升其在复杂交通环境下的抗干扰性能。
5. 硬件在环测试(HIL)
将模型部署至硬件平台(例如ECU这样的设备),并在真实道路上进行测试以确保系统的可靠性和安全性。
关键技术点
- 传感器数据处理 :整合摄像头和雷达数据以识别前方车辆。
- 前方车辆检测 :开发前方车辆检测逻辑以测定距离与速度。
- 自适应巡航控制 :构建 PID 调节器以调节速度。
- 车辆动力学建模 :仿真运动特性。
- 实时性 :使算法在实时环境中高效运行。
结论
基于Simulink及其相关工具箱的基础上
